阿米尔·汗，Alkira公司的总裁、首席执行官和创始人 – 采访系列

阿米尔·汗 是Alkira公司的总裁、首席执行官和创始人。作为一位经验丰富的网络远见者，他之前曾共同创立了SD-WAN领域的领导者Viptela，该公司被思科收购，并曾在包括思科、Juniper和Nortel在内的主要网络公司担任领导职务。在Alkira，他正在开创新的云时代网络方法，并在人工智能和网络基础设施的交叉点推动创新。

Alkira 提供了一种面向服务的网络基础设施即服务（NIaaS）平台，旨在通过基于云的企业网络连接环境、站点和用户。该平台使用熟悉的网络控制、策略和安全框架实现集中管理。作为一种服务，它旨在按需扩展，不需要新硬件、软件安装或专门的架构知识。Alkira的解决方案被大型企业、系统集成商和托管服务提供商使用。

是什么启发了你和阿提夫在成功将Viptela卖给思科后创立Alkira，并且你如何预见到市场中对统一云网络解决方案的需求？

在Viptela之后，我们知道我们会再次建设，但问题是建设什么。我们看到了网络行业，并且它多年来没有发生变化：它很复杂，孤立，并且严重依赖硬件。我们的Viptela经验教会了我们，必须有更好的方法。所以，我们问自己一个简单的问题：为什么建立一个网络应该感觉像一个复杂的拼图，有这么多移动的部分？简单地说，它不应该这样。所以，我们决定打破旧规则，建立一些完全不同的东西，旨在不仅改进网络，而是从根本上改变它。

现在，这个愿景已经成为现实。我们提供了一种完全基于云的网络基础设施即服务（NIaaS），提供了企业需要的敏捷性和可扩展性。全球各地的公司都在使用我们的直观NIaaS进行按需扩展，不需要前期硬件或复杂的集成。它是灵活的，基于消费的，就像云一样。我们的革命性方法使我们的用户能够在没有硬件依赖或复杂的hop-by-hop配置的情况下建立一个全球网络。没有必要下载实例，管理软件或超额配置。相反，我们提供了一个完整的解决方案，它今天就可以使用人工智能和自动化。

许多企业正在采用混合和多云架构。Alkira的平台如何处理这种混合模型的复杂性，特别是在安全性和运营效率方面？

在云和人工智能的时代，管理复杂的网络跨多种环境，包括公共、专用和本地环境，对于企业来说已经成为一个重大挑战。忘记新硬件、软件下载或与复杂的云架构纠缠的烦恼。Alkira的NIaaS通过提供对整个网络的单一、整合的视图和控制，解决了混合云网络的“意大利面条”问题。

这不仅仅是关于基本的连接；它是关于敏捷性。我们的按需网络和安全服务超出了云的范围，涵盖了所有业务的连接和网络骨干。想象一下，在几分钟内建立安全的站点连接或启动新的骨干段，而不是几天。像负载均衡和WAN优化这样的服务成为直观的、集成的功能，它们可以根据您的需求自动扩展。

Alkira提供了一个面向未来的网络，它简单、安全、可扩展。它使企业能够充分利用多云环境和现代连接的潜力，促进创新、扩大市场准入，并在人工智能驱动的数字世界中提高竞争优势。

随着人工智能工作负载的增长，Alkira的平台如何无缝地集成云网络？Alkira的网络架构如何支持人工智能工作负载，并为采用人工智能的企业带来什么优势？

传统的网络通常无法满足人工智能工作负载的需求，因为它们太复杂、效率低下且昂贵。它们难以适应人工智能训练和推理的波动需求，经常迫使企业过度依赖超大规模云服务提供商，并引发了数据主权问题。

Alkira为用户提供了一个统一的全球网络结构，简化了本地和云资源的连接。这使得构建和管理人工智能基础设施变得更加容易。我们的平台允许动态扩展网络资源，因此企业可以无缝地适应不断增长或变化的人工智能工作负载。

Alkira的基础设施支持本地和云环境，提供了灵活性，使企业能够设计符合其特定需求的AI基础设施，包括那些希望避免仅仅依赖超大规模云服务提供商的企业。我们的独特方法简化了基础设施管理，提供了一个统一的、可扩展的网络骨干，释放了企业的创新能力。它还确保了最佳性能和成本，通过按需使用资源进行模型训练和推理。使用单一控制台，网络运营商可以在所有环境中获得全面的可见性和控制，实现对其人工智能工作负载的微调。

您能解释一下Alkira的基础设施如何克服人工智能云采用中的典型瓶颈，特别是在性能和安全性方面吗？

人工智能云的日益增长的需求，针对GPU密集型任务进行了优化，呈现了一个重大的挑战，需要将其集成到现有的混合多云架构中。传统的网络方法，用于连接到人工智能云，通常涉及复杂的手动设置、安全性不一致、可扩展性瓶颈和分散的管理。因此，组织需要一种网络解决方案，可以无缝地连接到人工智能云，而不会损害性能或安全性。Alkira的NIaaS提供了这种解决方案，使企业能够将其混合多云网络扩展到人工智能云，具有敏捷性、安全性、简单性和可扩展性。

Alkira的内置敏捷性允许通过直观的点按点界面快速部署，连接本地系统、公共云和人工智能云提供商，通过Alkira的全球云交换点（CXPs）。这消除了对硬件的依赖，并加速了人工智能工作负载的部署。对于安全性，Alkira提供了端到端的加密、先进的分段和零信任网络访问（ZTNA），并与领先的安全供应商集成，确保所有环境中的一致的策略。简化性是通过统一的管理控制台实现的，简化了设计、配置和控制，并提供了对网络性能的全面可见性。最后，Alkira提供了弹性的、按需扩展的可扩展性，具有基于消费的NIaaS模型，允许企业在不受容量限制或前期硬件成本约束的情况下扩展其连接，确保低延迟、高吞吐量的网络。这一基于成本的模式优化了资源利用，并消除了资本支出，支持了可扩展的人工智能计划，而不会造成财务负担。

随着人工智能的采用增加，扩展网络基础设施可能是一个挑战。Alkira的平台如何确保企业能够高效地扩展，同时优化云成本？

随着人工智能成为企业战略的核心，组织必须重新构想其网络架构，以支持这些高级工作负载。传统的方法，具有静态配置、安全隔离和手动流程，将越来越成为竞争劣势。

Alkira的网络基础设施即服务（NIaaS）平台为希望充分利用人工智能云能力而不受传统网络方法的复杂性和局限性的组织提供了战略基础。通过在统一框架内提供敏捷性、安全性、简单性和可扩展性，Alkira使企业能够更快地创新、更好地保护自己并更高效地运营。

对于正在处理多云和人工智能集成复杂地形的企业，Alkira不仅提供了一种网络解决方案，也提供了一种数字转型的战略驱动器。采用这种方法的组织将能够充分利用人工智能的潜力，同时保持所需的治理、安全性和运营效率，在今天复杂的数字生态系统中。

Alkira的平台提供了一个统一的、按需的多云网络，具有集成的安全性和分段。您如何设想这种方法在企业越来越多地采用需要高吞吐量、低延迟网络的人工智能和机器学习工作负载时的演变？

随着企业越来越多地采用人工智能和机器学习工作负载，Alkira的统一、按需的多云网络，具有集成的安全性和分段，将成为人工智能基础设施的关键组件。Alkira将加深其与专门的AI优化数据中心（如思科和Nvidia的Secure AI Factory）的集成。其广泛的云交换点（CXPs）网络将确保在分布式AI模型训练和实时推理中对AI计算资源进行数据传输时具有超低延迟和高性能。Alkira的平台将无缝地抽象复杂性，使企业能够轻松地将各种AI云、本地AI集群和传统云资源连接到一个单一的、连贯的AI基础设施中。动态资源分配和基于订阅的模型将实现网络容量的超大规模扩展，精确地匹配人工智能工作负载的波动需求，而无需过度配置。安全功能将通过针对AI数据流的细粒度分段和高级威胁检测而得到加强。集中管理将简化运营，使企业能够专注于AI创新。Alkira的平台将转变为一个智能的、适应性的网络骨干，释放分布式、高性能AI在任何混合多云环境中的全部潜力。

人工智能正在迅速改变各个行业。您如何看待人工智能在未来五到十年内进一步影响网络格局，特别是在自动化和实时决策方面？

人工智能浪潮已经到来，并以多种方式影响着每个行业，提高了企业的速度和生产力。人工智能运营（AIOps），即使用人工智能来自动化和简化IT运营任务，将在未来几年内成为网络领域人工智能的最大用例。对于网络来说，每个功能都需要紧密集成，AIOps使得所有分散的信息具有意义。这对于异常检测至关重要，可以帮助企业快速识别事件的根源，因此他们可以在造成任何损害之前解决它。

重要的是要记住，尽管人工智能将成为网络领域的一个有用工具，但我们仍然远远不能让人工智能独自处理网络配置。网络是任务关键型的，因此使用人工智能来自动化整个网络仍然过于冒险，尤其是如果您没有合适的人员来监视它并了解它所做的所有实时决策。企业可能会在一小时内损失数百万美元，如果他们不知道问题发生在哪里。人工智能模型需要经过长时间的训练，组织才能感到舒适地给予它更多的网络责任。

随着人工智能工作负载变得更加关键，云网络解决方案的下一个前沿是什么？Alkira如何定位自己以满足下一波人工智能驱动的网络需求？

安全性和信任是人工智能采用的重大障碍，因为企业担心如果人工智能系统没有得到充分的保护，可能会产生负面影响。这种缺乏信任可能会阻碍人工智能的充分利用。Alkira通过将零信任安全模型嵌入其网络结构来解决这些问题，确保在所有连接环境中安全地访问和传输数据。这对于保护人工智能工作负载和数据至关重要。

Alkira的平台允许分段，使企业能够在用户、应用程序和环境之间隔离流量，从而为大型语言模型（LLM）工作负载提供安全性和合规性。我们的解决方案在多云和混合环境中提供了灵活的控制，非常适合管理LLM数据流。我们还支持集成的安全服务，例如防火墙和入侵检测系统，增强了网络安全，而无需单独的部署。Alkira的集中管理简化了执行安全策略和满足AI基础设施的监管要求。通过最小化运营开销，Alkira使企业能够专注于其核心AI计划，促进信任并鼓励AI的采用。

Alkira推出了负载均衡器即服务（LBaaS），以简化和扩展云和本地环境中的负载均衡。您能详细说明此服务如何增强运营效率并支持现代企业的动态需求吗？

我们的负载均衡器即服务（LBaaS）简化和扩展了流量管理，直接提高了现代企业的运营效率。它通过将多云和混合负载均衡器部署的复杂性整合到我们的云交换点（CXPs）中来解决问题。这一独特的位置确保了最佳的连接性并消除了对复杂网络配置的需求。

企业可以使用简单的点按点界面部署负载均衡，实现高级云网络的可访问性，适用于所有技能水平，同时保留对高级功能（如SSL卸载和4-7层流量管理）的完全访问权限。这种灵活性支持跨不同云区域、多云场景或与现有混合基础设施集成的流量均衡。好处包括快速的全球部署、效率的基础设施集成和自动化的生命周期管理，集中化了配置和扩展实例，同时保持了对策略的控制。通过Alkira的统一门户，运营可见性得到了增强，提供了对网络性能的全面洞察。我们的服务支持多区域、多云和混合场景的外部和内部负载均衡，通过单一的集成平台简化了应用程序的交付。

 感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 Alkira。